摘要：该数据集包含 7,500 条合成数字支付交易记录，主要面向欺诈检测与金融风险建模任务。每条记录对应一笔数字支付交易，涵盖交易金额、支付方式、设备类型、账户使用情况、交易时间以及行为特征等信息，并提供明确的欺诈标签。
数据集概述
该数据集包含 7,500 条合成数字支付交易记录，主要面向欺诈检测与金融风险建模任务。每条记录对应一笔数字支付交易，涵盖交易金额、支付方式、设备类型、账户使用情况、交易时间以及行为特征等信息，并提供明确的欺诈标签。数据集完全由合成数据构成，不包含真实用户或金融账户信息，适合用于教学、科研及机器学习实验。
数据结构与关键特征
数据集以交易记录为基本单位，主要特征包括交易金额、支付渠道、设备类型、账户年龄、交易发生时间以及反映用户支付习惯的行为指标等。核心目标变量为 fraud_label，其中 0 表示正常交易，1 表示欺诈交易。通过这些多维交易特征，可以分析正常与异常支付行为之间的差异，并进一步开展类别不平衡处理、异常值识别、特征构造与风险特征筛选。
应用价值与研究方向
该数据集可用于数字支付欺诈识别、异常交易检测、金融风险评分和反欺诈模型开发等场景。研究者可以采用逻辑回归、随机森林、XGBoost、神经网络等方法构建分类模型，也可以结合 Isolation Forest、Autoencoder 等异常检测算法识别高风险交易。进一步还可研究类别不平衡处理、模型阈值优化、特征重要性分析和可解释性建模，为支付平台实时风控、交易监测和智能预警系统提供实验基础。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-372
文件大小：181K
原创声明：本数据集为整理作品
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开源协议
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